本发明公开一种基于对比学习的小样本珍稀鸟类识别方法，该方法首先收集普通鸟类图像构建预训练图像数据集，然后在预训练图像数据集随机抽取一批图像输入到预训练模型中，提取正例图像样本和负例图像样本的投影向量特征，计算正例图像样本特征与负例图像样本特征之间的对比损失函数，利用梯度下降法完成预训练过程。接下来固定预训练模型中主干神经网络的参数，移除投影器并添加线性分类器以及Softmax层，利用收集的珍稀鸟类图像使用交叉损失函数对线性分类器参数进行优化，完成识别模型的训练，最后利用识别模型对珍稀鸟类图像进行在线分类识别。该方法通过对比学习对卷积神经网络进行训练来提高网络的迁移性，从而提高小样本珍稀鸟类识别方法的性能。